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インテリジェンスは国家安全保障の専売特許ではない。ウソやバイアスに引っかからないための最強の知恵なのだ!! 私たちは有象無象の情報(インフォメーション)に振りまわされて失敗することが少なくない。なぜなら人は自分に都合のよい話を重視したり、経験が邪魔して誤った先入観に縛られやすいからだ。「一見が百聞に如かないこともある」「すべてに原因があるとはかぎらない」「結果を見て『自分は予測していた』と思いたがる」――本書は日常生活に潜む落とし穴と、そこに陥らないヒントを、情報分析(インテリジェンス)のプロが導き出す。正しいメソッドと優れた直観を働かせ、仕事や人間関係で得するための判断力養成ハンドブック。
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Posted by ブクログ
"情報があふれている中、自分が正しい判断をする一助になるヒントがあるかなぁ?と思って手にした本。
情報と情報、点と点を結びつける事で、自分が必要とするインテリジェンスを手に入れることができたらすばらしい。情報分析をしているプロが、どんなことをしているのかを紹介し、実践で使えるような練習問題もある。
気になった点をメモしておく。
第1章 問題解決のための基礎知識
問題は4種類ある。単純問題/確定問題/ランダム問題/不確定問題
前半2つの問題は、インフォメーションがあれば、解決するようなもの。後半の2つの問題は、インフォメーションだけでは解決できない。分析・推定が必要になってくる。
第2章 過去を解明する、未来を予測する
過去を解明する事例:アイオワ号の爆発事故
未来を予測する事例:敵の上陸地点を予測する
第3章 知識と経験・五つの落とし穴
分析には「アート(直感、演繹法)」と「サイエンス(メソッド、帰納法)」二つの面が入り交じっている。
ヒューリスティックは、バイアスの元凶
無意識のバイアスはやっかい
1.典型的のヒューリスティック
2.利用可能性のヒューリスティック
3.因果関係のヒューリスティック
4.修正/アンカリングのヒューリスティック
5.後知恵のヒューリスティック
第4章 正しい情報分析の技術
仮説を適度に見直す - ベイズの定理
競合仮説分析
リンチピン分析
第5章 ケーススタディで見る競合仮説分析"
Posted by ブクログ
これは読むべき本。
マンモグラフィーで乳がんになる確率の話は衝撃的だ。
健康診断で、検査機は陽性患者の95%を陽性と判断する。
そして、検査対象者の5%が陽性と検査機が判断する。
さて、Aさんが検査の結果、陽性だったとしよう。
このAさんが陽性患者である確率は何%か。
というような問題。
多くの医療関係者も含め、この問に対して95%とか、9割と答えたという。しかし実際には正しくない。
疑陰性と、擬陽性の可能性があるためだ。
統計の落とし穴にはまり、正しくない意思決定を起こしてしまうことは多々ある。それを可能な限り回避しなければならない。
Posted by ブクログ
政策研究大学院大学教授 北岡元 氏の著書です。
インテリジェンス=情報分析とは何かについて書かれた入門書になります。
非常に読みやすく、内容的も充実した良書です。
情報(インフォメーション)を集め、過去を解明し、未来を予測する情報分析の流れが説明されています。
その中で情報分析時に陥りやすいミスであるヒューリスティクス(固定観念、バイアス)についてパターンを分けて解説されています。
このヒューリスティクスは自分でも思い当たる節があり、実際に注意しなければと思いました。
その後、情報分析の技術的な説明があり、最後にケーススタディでまとめられています。
印象的だったのは、分析は手法などのサイエンスに基づき行いつつも、最終的な結論を出す段階ではベテランの直感的なアートの領域も重視するという点です。
Posted by ブクログ
情報(インテリジェンス)の処理、判断の際に使用する思考のショートカット(ヒューリティクス)に注意。
- 確率のミス。(ベイズの法則。乳がん検診の陽性診断の捉え方。ベースレートに注意。)
- 直接見聞きしたことへのバイアス
- 因果関係
- 取りあえず判断してしまい、徐々に修正する際にアンカリングで硬直化 してっ修正ができなくなる。 競合仮説分析Analysis of Competing Hypotheses(ACH)で、仮説と情報をマトリクスにし、矛盾する(Incinsistent)組み合わせを多数探す。
- あと知恵。
リンチピン分析、分析の元となる前提が単なる仮説でないことを確認
Posted by ブクログ
事政策研究から生まれた情報分析(インテリジェンス)を、ビジネス分野への応用に関する入門書です。『ビジネス・インテリジェンス』という同じ著者の本を読んだので、こちらにも手を出してみました。
中盤は、直観に頼ると往々にして誤るという例として、様々な誤りのロジックを出して説明しています。しつこいですが、この部分は、それだけでも読めます。
その上で、そういった誤謬を回避するための客観的なツールとして(アートに対するサイエンスとして)、競合仮説分析というメソッドを提案しています。この手法の特徴的なところは、複数の仮説に対して適合する情報を重視するのではなく、非適合な情報を重視するところにあります。ノルマンディ上陸作戦(を模擬した)例がケーススタディとして採用されていますが、そういった(第2次大戦における上陸ポイントのように)事業戦略上でその結果により非常に大きな影響を与える不確定要素(シナリオプランニングでいうところのシナリオドライバ)の分析には向いているツールかもしれません。
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